如果你比较关注人工智能，可能会注意到最近圈子的人都在刷屏一个 AI 玩意，叫 ChatGPT 。我一直关注的和菜头在他的公众号槽边往事上就接连写了几篇文章。

• 为什么和菜头是男的，读者却要叫他“婶婶”

• 怎么把AI逼到生气

• 水文与干货

如果看完上面的第一篇文章，得出结论是：这不就是 siri、小度，或者京东智能客服吗？

那我要建议你看第二篇文章，在这篇文章中，作者不断给出提示，让 AI 创作故事，这让我恍惚间有些错觉，AI 也有思想了。

在第三篇文章中，和菜头写道：

在我看来， AI 绘画， AI 作曲， AI 写文章，这不是什么杂耍、玩意儿、新奇趣，而是未来的影子。AI 所谓模仿人类智能的那一部分，也就是人做造物主创造智慧的那一部分，大概还有很长的路要走，现时的思路和方法都可能不对。但是此时此刻， AI 作为人类助手，作为辅助工具的那一部分，已经逐渐成熟，在垂直领域，在专业领域会有大量的应用。

当然，ChatGPT 并非什么新物种，只是属于 NLP（自然语言处理）的一个小分支，目前市场上的智能音箱、语音助手、人工智能客服、聊天机器人，都属于 NLP 这一范畴。但它又和现有的聊天机器人有所不同，相当于 Alpha Go Zero 和 Alpha Go 之间的差距。

ChatGPT 是一种自然语言生成的聊天机器人模型，由 OpenAI 开发，它能够根据用户输入的文本内容，自动生成新的文本内容。它的名称来源于它所使用的技术—— GPT-3 架构，即生成式语言模型的第 3 代。

ChatGPT 的技术原理是基于深度学习和神经网络模型，通过大量的训练数据，学习人类语言的表达方式和语法规则，从而能够模拟人类语言的生成过程。通过这种方式，ChatGPT 可以较为自然地生成文本内容，并提供人机对话和自动回复等功能。

目前关于 ChatGPT 的文章不算多，我比较关注的是，请求 ChatGPT 写一段代码，会是怎样的结果？

先让 AI 写一个入门的 python 程序吧！

效果还不错，上点难度如何？

似乎也难不倒 ChatGPT。

实际上，如果代码是使用高度受规则约束的语言（如查询语言），它可以做得很好。比如为 Wikidata 构建 SPARQL 查询（如果 Wikipedia 的知识图谱没有深入了解，很难编写。）

看看下面这个例子，相当完美，甚至还提供了代码注释来解释查询的各种元素：

从头开始生成代码也不在话下，比如这样：

将函数直接翻译成其他语言也没有问题：

在网上，已经有很多 ChatGPT 编码能力的例子，确实令人刮目相看，但是 ...

ChatGPT 在逻辑思考方面的能力极其有限，它会出现许多事实错误，并且无法确定其论点何时在逻辑上不一致。下面这个例子中，它在对一个问题的回答中就存在自相矛盾：

在第一个解答中，推断出 m = n = 2，继续追问下去，又得出 m = n = 2 不是答案的结论。

此外，受过训练的 LLM 最大的问题之一是，他们受训的时间和被释放的时间之间存在很大的差距。比如 ChatGPT 使用的是 2021 年之前的数据，也就是两年前的进行训练，这样如果你问及这两年内发生的事情，它就不知道。从目前的测试的情况来看，没有理由相信 AI 真正具有思想，最多是对现有知识的一个汇总和总结。

程序员经常自嘲自己是靠 CTRL + C 和 CTRL + V 写代码，这方面人工智能倒是有先天优势，都不用借助搜索引擎，直接就可以给出答案。但自嘲归自嘲，写代码主要还是一个逻辑思考的过程，现在就担心人工智能写出逻辑严谨、功能完善的代码，为时尚早。我倒是觉得现在的程序员有福了，也许不久的将来，我们只需要说一声：小度小度，帮我写一个 xxx 的函数，连搜索、复制粘贴的步骤都可以省略 ...